第1篇 宽带阵列空间谱估计基础 1
第1章 绪论 1
1.1引言 1
1.2窄带阵列信号波达方向估计的发展历程与现状 2
1.3宽带阵列信号高分辨波达方向估计的研究现状 4
1.3.1宽带信号源数目估计 5
1.3.2聚焦类宽带信号高分辨DOA估计 7
1.3.3基于信号子空间的快速参数估计 8
1.3.4循环平稳信号高分辨DOA估计算法 9
1.3.5宽带信号阵列误差校正 11
1.3.6基于时域模型的高分辨波达方向估计 12
1.4本书内容及结构安排 13
参考文献 14
第2章 空间谱估计基础 21
2.1空间谱的概念 21
2.1.1均匀直线阵的输入信号 21
2.1.2均匀直线阵的空间频率 23
2.1.3均匀直线阵信号方向矢量 24
2.1.4任意阵列信号方向矢量 27
2.1.5均匀直线阵的空间傅里叶变换 28
2.1.6任意阵的空间谱 32
2.1.7空间傅里叶变换的空间分辨率 33
2.2阵列信号数学模型 37
2.2.1阵列天线方向矢量 38
2.2.2窄带信号模型 43
2.2.3窄带信号阵列接收模型 44
2.2.4相干信号模型 47
2.2.5宽带信号模型 47
2.2.6宽带信号阵列接收模型 48
2.2.7加性噪声模型 50
2.2.8接收信号矢量协方差矩阵 51
2.2.9协方差矩阵特征值分解 52
2.2.10接收信号矢量在特征矢量上投影 53
2.3基于波束形成的空间谱估计 53
2.3.1常规波束形成方法 53
2.3.2最小方差波束形成方法 55
2.3.3分辨力对比分析 56
2.4多重信号分类算法 57
2.4.1信号方向矢量与特征矢量的关系 58
2.4.2信号子空间与噪声子空间 59
2.4.3 MUSIC算法的基本原理 61
2.4.4分辨力对比分析 63
参考文献 64
第2篇 频域宽带阵列信号波达方向估计 65
第3章 宽带信号子空间类算法 65
3.1 ISM算法 65
3.2 CSM类算法 67
3.2.1 CSM聚焦矩阵的构造方法 68
3.2.2 TCT算法 69
3.2.3 SST算法 71
3.2.4 LS类算法 73
3.2.5算法性能比较分析 75
3.3自聚焦CSM类算法 77
3.3.1 RSS算法原理 78
3.3.2单一目标的AF-CSM算法 79
3.3.3多目标的AF - CSM算法 81
3.3.4仿真实验 82
3.4小结 84
参考文献 84
第4章 宽带信号源数目估计 86
4.1引言 86
4.2基于特征分解的宽带信号源数目估计 87
4.2.1噪声特征值的统计特性 88
4.2.2宽带相干信号源数目估计 89
4.2.3性能仿真 97
4.3基于盖氏圆半径的宽带信号源数目估计 99
4.3.1盖氏圆方法 100
4.3.2盖氏圆半径的宽带信号源数目估计方法 103
4.3.3性能仿真 104
4.4小结 106
参考文献 107
第5章 宽带波束域DOA估计 109
5.1引言 109
5.2波束域窄带DOA估计 109
5.2.1窄带波束域算法 109
5.2.2窄带波束域算法的性能分析 110
5.3波束域宽带DOA估计 114
5.3.1宽带恒定束宽波束形成器的概念 114
5.3.2宽带恒定束宽波束形成方法 115
5.3.3宽带恒定束宽波束形成方法的性能比较 120
5.3.4宽带恒定束宽波束DOA估计方法 123
5.4小结 137
参考文献 138
第6章 宽带循环平稳信号DOA估计 140
6.1引言 140
6.2常用信号的循环平稳特性 141
6.2.1循环平稳信号的特性 141
6.2.2循环平稳信号的定义 141
6.2.3循环相关函数 142
6.2.4循环谱 144
6.2.5循环平稳性的定义 146
6.2.6循环平稳理论的优点 146
6.2.7计算机仿真及结果分析 147
6.3宽带循环平稳信号的DOA估计 149
6.3.1宽带信号模型 149
6.3.2谱相关传播算子法 151
6.3.3谱相关求根多级维纳滤波算法 157
6.4相干宽带循环平稳信号的DOA估计 165
6.4.1人工神经网络简介 165
6.4.2宽带相干信号情况下的DOA估计算法 167
6.5小结 173
参考文献 174
第7章 宽带快速DOA估计算法 176
7.1引言 176
7.2基于MSWF的宽带快速DOA估计 176
7.2.1 MSWF的基本原理 176
7.2.2基于MSWF的快速子空间估计 179
7.2.3基于MSWF的宽带快速DOA估计 180
7.2.4仿真实验与结果分析 181
7.3基于PCA神经网络的宽带快速DOA估计 184
7.3.1主成分分析 184
7.3.2基于人工神经网络的PCA 185
7.3.3基于PCA神经网络的子空间估计 187
7.3.4基于PCA神经网络的宽带DOA估计 190
7.3.5仿真实验与结果分析 190
7.4基于遗传算法的谱峰搜索技术 195
7.4.1遗传算法的基本原理 195
7.4.2空间谱谱峰搜索 197
7.4.3基于GA的谱峰优化搜索 198
7.4.4基于波束间NGA的谱峰优化搜索 200
7.4.5基于波束间NGA和爬山搜索相结合的混合搜索 201
7.4.6仿真实验与结果分析 202
7.5小结 206
参考文献 207
第3篇 时域宽带阵列信号波达方向估计 209
第8章 时域阵列信号处理模型和蒙特卡罗方法 209
8.1引言 209
8.2时域阵列信号模型 210
8.2.1带通信号采样与重构 210
8.2.2一维信号模型 212
8.2.3 K维信号模型 215
8.2.4模型特性 217
8.3蒙特卡罗方法 218
8.3.1蒙特卡罗积分 219
8.3.2重要性抽样 220
8.3.3马尔科夫链蒙特卡罗方法 220
8.4小结 230
参考文献 230
第9章 基于时域模型的高分辨波达方向估计 232
9.1引言 232
9.2贝叶斯定理 232
9.3贝叶斯高分辨估计方法原理及性能分析 233
9.3.1信号模型 233
9.3.2贝叶斯后验概率密度函数理论推导 234
9.3.3化简后验概率密度函数 235
9.3.4信号恢复 237
9.3.5性能分析 238
9.4基于混合RJMCMC的信号源数和DOA联合估计方法 239
9.4.1信号源数目已知时的DOA估计方法 239
9.4.2信号源数目与DOA联合估计方法 252
9.5小结 261
参考文献 262
附录CRLB的推导过程 264